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基于改进人口模型的微博话题趋势预测

             

摘要

趋势预测问题是当前社会计算中的研究热点,但微博平台的话题趋势预测还处在探索阶段.在分析、抽取和定义事件趋势的影响因素的基础上,改进了人口模型使其适用于微博趋势预测,然后将改进的人口模型映射在神经网络上,并利用遗传优化的神经网络对事件的趋势进行预测.实验证明,该方法对于预测网络中长期酝酿的事件发展趋势效果明显,能够有效地预测事件的爆发点和发帖量,而且适用于小样本预测问题.

著录项

  • 来源
    《通信学报》 |2015年第4期|1-8|共8页
  • 作者单位

    武汉大学计算机学院,湖北武汉430072;

    武汉大学软件工程国家重点实验室,湖北武汉430072;

    武汉大学计算机学院,湖北武汉430072;

    武汉大学软件工程国家重点实验室,湖北武汉430072;

    军事经济学院军需系,湖北武汉430035;

    武汉大学计算机学院,湖北武汉430072;

    武汉大学软件工程国家重点实验室,湖北武汉430072;

    武汉大学计算机学院,湖北武汉430072;

    武汉大学软件工程国家重点实验室,湖北武汉430072;

    肯尼索州立大学,美国30144;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 在其他方面的应用;
  • 关键词

    社会计算; 趋势预测; 神经网络; 人口模型; 社交网络;

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